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a Ciclo Unico
Scuola di Agraria e Medicina Veterinaria
SCIENZE FORESTALI E AMBIENTALI
Insegnamento
TELERILEVAMENTO E SISTEMI INFORMATIVI
AGO2045052, A.A. 2019/20

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2018/19

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
SCIENZE FORESTALI E AMBIENTALI
AG0062, ordinamento 2017/18, A.A. 2019/20
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Crediti formativi 6.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese REMOTE SENSING AND INFORMATION SYSTEMS
Sito della struttura didattica https://www.agrariamedicinaveterinaria.unipd.it/
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Territorio e Sistemi Agro-Forestali (TeSAF)
Sito E-Learning https://elearning.unipd.it/scuolaamv/
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede LEGNARO (PD)
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile FRANCESCO PIROTTI ICAR/06

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Discipline forestali ed ambientali AGR/05 6.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso II Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
ESERCITAZIONE 3.0 24 51.0
LEZIONE 3.0 24 51.0

Calendario
Inizio attività didattiche 30/09/2019
Fine attività didattiche 18/01/2020
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2017

Syllabus
Prerequisiti: Il corso prevede che i discenti abbiano conoscenze di principi di base di fisica (ottica in particolare), matematica e statistica di base.
Sono valore aggiunto le conoscenze informatiche di base relative all'utilizzo di elaboratori elettronici e applicativi (e.g. foglio di calcolo, MS Excel o LibreOffice Calc).
Conoscenze e abilita' da acquisire: Nelle sue diverse articolazioni il corso trasmette le competenze sui punti seguenti:

1. comprendere come è strutturata un'immagine digitale;
2. capire come viene trasformata la luce in informazioni nell'immagine digitale;
3. impostare un progetto in un software che consente di manipolare le immagini digitali
4. capire il rapporto tra lunghezze d'onda e fenomeni che riguardano la dinamica della vegetazione
5. applicare algoritmi di classificazione guidata e non guidata per dividere un'immagine in classi di copertura del suolo;
6. spiegare e applicare rapporti tra bande di immagini per ottenere degli indici numerici correlati a fenomeni legati alla fenologia della vegetazione ed a fenomeni che si vuole comprendere;
7. applicare metodi per confrontare due o più immagini classificate, estraendo una matrice di differenze per valutare il cambiamento di uso del suolo o di altri fenomeni identificati mediante la classificazione;
8. applicare un corretto procedimento per definire l'accuratezza di una classificazione ed estrarre indici di accuratezza (e.g. Kappa, precision e recall);
9. impostare correttamente un progetto di ricerca su basi scientifiche, formulando un'ipotesi che si vuole testare mediante metodi che usano il telerilevamento;
10. acquisire capacità di esposizione verso un pubblico di pari;
11. scrivere una relazione scientifica seguendo il modello IMRaD;

conoscenze/abilità professionalizzanti: da 1 a 8.
conoscenze/abilità trasversali (soft-skills): 9, 10 e 11
Modalita' di esame: La verifica delle conoscenze e della abilità apprese viene fatta mediante le seguenti prove:
1. Domande a risposta multipla basate sulla conoscenza della teoria (20% del voto finale)
2. Un esame pratico al computer dove viene chiesto di eseguire delle operazioni di elaborazione di immagini digitali telerilevate. (30% del voto finale)
3. Progetto Laboratorio - applicazione, dati e metodi scelti dai candidati in autonomia (50% del voto finale)
Criteri di valutazione: Il voto finale è basato dalle tre prove di esame, pesate come indicato.

1. Domande a risposta multipla basate sulla conoscenza della teoria (20% del voto finale)
2. Un esame pratico al computer dove viene chiesto di eseguire delle operazioni di elaborazione di immagini digitali telerilevate. (30% del voto finale)
3. Progetto Laboratorio - applicazione, dati e metodi scelti dai candidati in autonomia (50% del voto finale)

I criteri di valutazione degli elaborati 2 e 3 si rifanno non solo alla correttezza formale dei passaggi e delle elaborazioni, ma anche dalla chiarezza dell'esposizione, dalla complessità del tema trattato (per il progetto laboratorio) e da come vengono affrontati i temi.
Contenuti: Principi di fisica ottica legati al comportamento della luce.
Trasformazione dei valori di riflettanza/emittanza su supporti digitali.
Formati e tipologie di immagini digitali
Metodi di elaborazione per i seguenti obiettivi:
- visualizzazione a scale di colori
- ottimizzazione della visualizzazione
- calibrazione radiometrica, correzione atmosferica
- correzione geometrica
- calcolo di indici usando rapporti pesati tra bande
- classificazione automatica e semi-automatica, supervisionata e non
- validazione della classificazione ed analisi dell'accuratezza mediante matrici di confusione e indici dedicati.

Metodi di post-elaborazione per la rappresentazione dei fenomeni analizzati su basi cartografiche, 2D, 3D e simil-3D.
Quali sensori/piattaforme sono disponibili come fonte di immagini telerilevate, come ottenere le immagini e valutarne il contenuto informativo utile.
Introduzione alla programmazione ed ai tool avanzati di Google Earth Engine - potenzialità applicative.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Lezioni frontali: 24 ore
Laboratorio: 24 ore
Lettura articolo/i online e riassunto/presentazione ai colleghi
Compitini per apprendere le procedure necessarie per estrarre informazioni dalle immagini telerilevate.
Scrittura relazione del "progetto laboratorio"
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: - Le dispense del docente, che saranno consultabili al link: https://elearning.unipd.it/scuolaamv/

Gli studenti possono incontrare il docente presso il suo studio in qualsiasi momento previo appuntamento via email.
Testi di riferimento:
  • P.A. Brivio, G.M. Lechi, E. Zilioli, Principi e metodi di Telerilevamento. Grugliasco (TO): CittàStudi Edizioni, 2006. Cerca nel catalogo
  • Lillesand T., Kiefer R.W., Chipman J., Remote Sensing and Image Interpretation. --: --, --. Cerca nel catalogo
  • Mario A. Gomarasca, Elementi di Geomatica. --: --, 2004. Cerca nel catalogo

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Lecturing
  • Problem based learning
  • Case study
  • Working in group
  • Questioning

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Moodle (files, quiz, workshop, ...)
  • QGIS

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Energia pulita e accessibile Agire per il clima La vita sulla Terra